Mohan Giridharadas, zakladatel a CEO společnosti LeanTaaS – Interview Series

Mohan Giridharadas je zakladatelem a CEO ve společnosti LeanTaaS, jednička na trhu v poskytování Software pro správu kapacit, personální obsazení a tok pacientů pro zdravotnické systémy založený na AI a SaaS. Software společnosti používá více než 175 zdravotnických systémů po celé zemi. LeanTaaS se nedávno stala první digitální zdravotnickou společností, která překonala hodnotu 1 miliardy dolarů získání IQ nemocnice dne 10. ledna 2023, což také následuje po akvizici společnosti Bain Capital a většinový podíl ve společnosti dne 6. 

Odmala jste věděl, že chcete být inženýrem, co vyvolalo tento zájem?

Když jsem vyrůstal, můj táta byl inženýr, stejně jako všichni tři moji starší bratři. Vždy jsem byl na cestě vyššího vzdělání a nakonec jsem vstoupil na IIT (Indian Institute of Technology) v Bombaji. Studoval jsem elektroinženýrství na bakalářském stupni, než jsem přišel do Spojených států a přistál na Georgia Tech University, kde jsem získal magisterské studium informatiky, a poté na Stanfordské univerzitě, kde jsem získal MBA.

Ve společnosti McKinsey & Company jste pracoval 18 let, na jakých projektech jste pracoval a jaké ponaučení jste se z této zkušenosti naučil?

 Ve společnosti McKinsey jsem řídil štíhlou výrobu a štíhlé servisní operace v Severní Americe a štíhlé operace a štíhlé servisní operace v APAC. Odešel jsem na konci roku 2009 se dvěma hlavními myšlenkami na spuštění LeanTaaS. Nejprve jsem si všiml, že projekty provozního zlepšení všude probíhaly na zadní straně excelových tabulek. Navíc jakýkoli druh úsilí o zlepšení procesů vyžaduje projektový tým – ať už je interní nebo externí. Tyto druhy týmů mají projektové úlohy, které se neustále vyvíjejí, ať už jde o jakýkoli prvoplánový projekt. Mojí vizí spuštění LeanTaaS bylo poskytnout schopnosti štíhlé transformace, které nahrazují matematiku na úrovni Excelu sofistikovanou matematikou, a nahradit potřebu projektového týmu přímo na místě platformou Software as a Service („SaaS“).

 Mohl byste se podělit o příběh, jak nezávazná konverzace na koktejlovém večírku v Silicon Valley vedla k založení LeanTaaS?

 V Silicon Valley každý koktejl nebo večeře nevyhnutelně hostí lidi, kteří založili společnosti, prodali společnosti nebo je uvedli na veřejnost. Byl jsem na jednom z těchto večírků a někdo nový se mě zeptal, co jsem dělal. Řekl jsem mu, že jsem v McKinsey, ale už jsem se rozhodl, že odcházím a založím softwarovou společnost. V tu chvíli jsem si nebyl úplně jistý, co to bude. Podíval se na mě a řekl: "To je docela odvážný skok." Vysvětlil, že ve své současné roli ve společnosti McKinsey jsem měl možnost dostat se do kalendáře jakéhokoli generálního ředitele. Kdybych odešel a založil si vlastní společnost, bez produktu, technologie, financování, zákazníků – kdo by mě tehdy viděl? Chvíli jsem o tom přemýšlel, ale nakonec jsem tento rozhovor použil jako základní stavební kámen. Moje nová společnost musela být něčím, co by dokázalo využít dovednosti, které mi trvalo vybudovat 20 let, a zároveň být rušivé a výrazné v oblasti softwaru. Tento stěžejní rozhovor mi pomohl zúžit možnosti a zaměřit se na vybudování tematické softwarové společnosti s velmi jasným posláním a účelem.

Původní vize LeanTaaS byla široká, co vás přimělo zaměřit se na zdravotnictví?

Cesta LeanTaaS začala v roce 2010 průmyslově agnostickým přístupem. Spolupracovali jsme se zhruba 20 společnostmi, včetně Google, Home Depot a Flextronics, abychom zlepšili provozní výkon prostřednictvím vlastních aplikací SaaS.

Poté jsme v roce 2013 uzavřeli partnerství se Stanford Health Care, abychom vyřešili jejich problém s plánováním infuzí. Vytvořili jsme algoritmus navržený tak, aby optimálně odpovídal dostupné nabídce se signály probíhající poptávky. Ze své minulé zkušenosti jsem věděl, že pro optimalizaci provozního výkonu je klíčové analyticky důsledné sladění nabídky a poptávky. Naše řešení fungovalo a dalších 18 měsíců jsme strávili zdokonalováním našich algoritmů a vytvářením našeho prvního produktu, iQueue for Infusion Centers. V roce 2015 jsme se zaměřili výhradně na zdravotnictví.

Jaké jsou některé z technologií strojového učení, které se používají k optimalizaci provozu nemocnic a zdravotnických zařízení?

S tím, jak se digitalizuje stále více údajů o zdravotní péči, existuje příležitost využít tato data k tomu, aby poskytovatelům pomohla efektivněji sladit nabídku a poptávku. Technologie strojového učení mají matematické schopnosti daleko za lidskou myslí a jsou stále více využívány k optimalizaci operací v nemocnicích a infuzních centrech. Tyto technologie využívají poznatky založené na datech ke zlepšení efektivity, výsledků pacientů a alokace zdrojů. Některé z předních technologií strojového učení v optimalizaci zdravotní péče zahrnují:

Prediktivní analýza: Algoritmy strojového učení mohou analyzovat historická data a předpovídat míru přijetí pacientů, propuknutí onemocnění a výsledky pacientů. To pomáhá nemocnicím efektivněji přidělovat zdroje a plánovat potenciální nárůst poptávky pacientů.

Řízení toku pacientů: Strojové učení může optimalizovat tok pacienta předpovídáním doby propuštění nebo překážek, dostupnosti lůžka a pohybu pacienta v nemocnici. To zkracuje čekací doby, zlepšuje spokojenost pacientů a zlepšuje využití zdrojů.

Přidělování a plánování zdrojů: Strojové učení může pomoci při plánování nemocničního personálu, operačních sálů a vybavení na základě historických dat a poptávky v reálném čase, což zajišťuje optimální alokaci zdrojů. To je během současné personální krize ve zdravotnictví zásadní.

Jak LeanTaaS pomáhá zmírnit nedostatek personálu ve zdravotnictví?

Naše technologie, poháněná umělou inteligencí a prediktivní analýzou a napájená historickými daty zdravotnického systému a daty v reálném čase, podporuje vedoucí zdravotnických systémů v plné optimalizaci jejich dostupné pracovní síly na lůžkových jednotkách, infuzních centrech a operačních sálech. Děláme to několika způsoby:

Personální řešení, která zajistí, že dostupný personál bude v lůžkových oblastech nakonfigurován tak, aby co nejlépe vyhovoval potřebám současných i budoucích pacientů. Například, iQueue pro tok hospitalizovaných pacientů nabízí personální modul, který poskytuje viditelnost napříč celým zdravotnickým systémem a poskytuje vedoucím ošetřovatelských jednotek a personálnímu úřadu čas a přehled, aby mohli proaktivně identifikovat personální mezery a alokovat dostupné zdroje tak, aby co nejlépe řešily překážky a vyhovovaly individuálním potřebám pacientů. Pomocí iQueue for Inpatient Flow dosáhla společnost Health First 44% snížení počtu přesunů přes zdravotnický systém na různé úrovně péče, 45minutového zkrácení komunikace o denním personálním plánu a 500 volání měsíčně eliminovaných kvůli nasazení personálu.

Optimalizované nástroje plánování, které zajišťují, že zaměstnanci pracují předvídatelně, konzistentně dny a dělají potřebné přestávky. Například, iQueue pro infuzní centra umožňuje vedoucím infuze vytvářet optimalizované plány, které zohledňují kombinaci schůzek, zdroje sestry a křesla a propojené schůzky. Tyto plány „uhlazují“ polední špičky v denních plánech tím, že umisťují schůzky na optimální časy, a předpovídají pravděpodobné přibývající a nedostavené pacienty v nadcházejících dnech, aby sestry měly konzistentní pracovní zátěž, která umožňuje pravidelné přestávky. Díky iQueue for Infusion Centers dosáhla Oregonská univerzita pro zdraví a vědu 39% snížení procenta dnů nad maximální kapacitou, 14% snížení maximálního využití křesla a 31% snížení běhu po plánovaném uzavření.

Funkce, které snižují nebo eliminují časově náročné nebo stresující úkoly pro zaměstnance při jejich každodenní práci. Například, iQueue pro operační sály poskytuje moduly, které zjednodušují a digitalizují rezervační procesy na operačním sále, ukazují jediný zdroj pravdy pro informace o plánování na operačním sále a umožňují plánovačům uvolnit čas nebo požádat o rezervaci případu nikoli pomocí více telefonních hovorů, ale jedním kliknutím. Použitím iQueue pro operační sály dosáhla společnost Baptist Health Jacksonville 46% snížení počtu opuštěných hovorů, 4 dalších případů plánovaných denně na každou nemocnici, 50% snížení průměrné doby zpracování hovorů a 40% snížení objemu hovorů v jejich největší nemocnici.

Můžete probrat některé základní funkce, které pomáhají s automatizací toku pacientů?

Správa lůžkové kapacity je pro nemocnice jednou z nejkritičtějších výzev. Vyžaduje komplexní vyvážení koordinace dostupnosti lůžek, propustnosti pacientů a potřeb personálu, aby bylo zajištěno, že jsou k dispozici správné zdroje pro uspokojení poptávky pacientů. Bez schopnosti proaktivně řídit kapacitu a personální obsazení se objevují úzká místa, která ovlivňují tok pacientů, což vede k dlouhým čekacím dobám, dlouhým pobytům, odklonům nebo odchodům pacientů bez ošetření. Tento druh provozní praxe má za následek nedostatečnou péči o pacienty, sníženou spokojenost personálu a ztrátu příjmů nemocnice.

LeanTaaS' iQueue pro tok hospitalizovaných pacientů Řešení umožňuje vedoucím nemocnic a týmům v první linii koordinovat dostupnost lůžek, propustnost pacientů a personální potřeby společně, aby byla zajištěna dostupnost kapacity, sladění priorit mezi pečovatelskými týmy a přidělení personálu do oblastí, kde je nejvíce potřeba. iQueue shromažďuje a analyzuje data ze stávajících systémů (např. EHR, tok pacientů, řízení pracovní síly atd.), aby dynamicky přizpůsobovala jejich kapacitu. iQueue podporuje každého člena týmu neustálým sledováním provozního stavu jejich nemocnice, aby poskytoval přehled v reálném čase a určoval překážky, což jim umožňuje připravit se na to, co přijde. Prostřednictvím automatizace a transparentnosti využívající technologie mohou nemocnice zlepšit způsob své práce proaktivním řízením kapacity pro řízení progrese péče, organizováním každodenních propouštění a převozů a zefektivňováním každodenního personálního zajištění.

Pro mnoho nemocnic byl LeanTaaS nápomocný při řešení pandemie COVID-19, jaké výsledky byly pozorovány?

 Pandemie COVID-19 velmi veřejně vytlačila nemocnice na hranici jejich kapacity. Na straně poptávky najednou více pacientů potřebovalo intenzivní lékařskou péči, zatímco na straně nabídky chyběly OOPP, pak lůžka na JIP, pak běžná lůžka a nakonec ošetřující personál. Okraje nemocnic jsou dodnes tenké jako břitva v důsledku zvýšeného zatížení pacientů a snížení elektivních výkonů. Bez možnosti rozšířit svou stopu nebo koupit další aktiva se nemocnice musely zaměřit na to, aby ze svých stávajících aktiv vytěžily více.

Řešení LeanTaaS pomohla nemocnicím naplánovat operace, snížit administrativní úkoly a nakonec se stát efektivnějšími z hlediska nákladů – situace oboustranně výhodná. Například během pandemie společnost Novant Health čelila nedostatku dostupného času na operačních sálech, 8,000 XNUMX odložených chirurgických případů a nízkému využití bloků. Systém implementován iQueue pro operační sály pomoci zlepšit kapacitu OR a poskytnout chirurgům a jejich plánovačům nástroj, který zjednodušil prohlížení, přístup a sdílení času OR. Tento nástroj se ukázal jako zásadní při zvládání následků návratu chirurgických případů. Novant Health zvýšil objem případů o 4 % a vyrovnal celý svůj nevyřízený stav, který se nahromadil za 75–90 dní, za pouhých dalších 90 dní. Nakonec dosáhli 6.15x ROI spolu s větší šířkou zapojení ze strany chirurgů a jejich administrátorů.

Jaké jsou některé z výzev, které stojí za zavedením zdravotní péče do moderní éry?

 Tradičně je zdravotnický průmysl definován svou zastaralou infrastrukturou, která problémy spíše obdivuje, než aby je proaktivně řešila; jeho zvláštní závazek k bezpečnosti a přesnosti, který odrazuje od důvěry v novější technologie; a konečně, protože finanční zdroje jsou vzácné, její lídři nemohou riskovat investici bez zaručené odměny. Pandemie ve skutečnosti pomohla změnit tuto melodii. Zdravotnické systémy potřebovaly rychle přijmout digitální řešení, jako je telehealth a naše řešení pro správu kapacity, aby si zachovaly přístup k péči, a v tomto procesu prokázaly poptávku poskytovatelů a pacientů po špičkových řešeních, ROI, a že by mohly být rychlejší a agilnější při přijímání. technologie, než kterou sami znali.

Po desetiletích zaostávání za ostatními průmyslovými odvětvími tento nedávný nárůst digitální transformace staví zdravotní péči k tomu, aby vynechala generaci technologií. Nemůže dohnat konzumerismus, ale může skočit vpřed a vést náboj do AI. Vedoucí pracovníci ve zdravotnictví nyní vědí, jak upřednostňovat bezpečnost, soukromí, okamžité výsledky a prokázanou návratnost investic do svých technologií, které musí nabízet skutečně podpůrné a užitečné pracovní postupy, které zachovávají a posilují lidské znalosti. Při tak rychlé digitalizaci vybudovali infrastrukturu potřebnou k udržení nových technologií založených na AI s bezpečností.

Kritickým prvkem zavádění nových technologií do zdravotnictví je však řízení změn. Technologie sama o sobě nepřinese udržitelnou transformaci. Musí být spárován s odborníky na řízení změn, kteří dokážou vést organizace přes přerušení k výsledkům. To je důvod, proč začátkem tohoto roku společnost LeanTaaS oznámila spuštění Transformace jako služba (TaaS), první služba svého druhu, která zaručuje výsledky. Nabídka TaaS poskytuje každému zákazníkovi vyhrazený tým, který poskytuje požadované služby pro implementaci naší technologie, zajištění normalizované hygieny dat, automatizaci a digitalizaci stávajících pracovních postupů, řízení změn, zavedení správy celého systému a zaručení úspěchu.

Je ještě něco, co byste chtěli o LeanTaaS sdílet?

 Neustále nasloucháme našim zákazníkům a inovujeme na základě jejich specifických potřeb a pokroků v AI. Jako takový jsme nedávno spustili iQueue Autopilot, první svého druhu, generativní řešení umělé inteligence pro nemocniční operace, které poskytuje nemocničním vedoucím konverzace jako lidé a praktické poznatky na podporu rozhodování o toku pacientů, plánování, řídicím centru, řízení bloků, personální obsazení a další případy využití správy kapacity v lůžkových i ambulantních zařízeních. S takovou dostupnou, okamžitou a silnou podporou budou vedení nemocnic schopni dosáhnout vyšších finančních výsledků a zlepšit přístup k péči; sestry a poskytovatelé mohou svobodně věnovat svůj čas a maximální pozornost pacientům; a zaměstnanci mohou pracovat produktivně každý den a přitom se vyhnout vyhoření. S iQueue Autopilot přináší LeanTaaS naši vizi „řízení letového provozu“ pro zdravotnictví – řízení toku pacientů a optimalizaci kapacity v rámci kontinua péče na jediné platformě – k životu.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, by měli navštívit LeanTaaS.